medial op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_prune3d(vol, length=1)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeleton_prune3d(vol, length=1), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeleton_prune3d"))
3D 골격의 수염(짧은 가지)을 칩니다. 끝점 제거를 length 회 반복 = 가지 길이 <=length 를 제거.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
2D の pruning の 3D 版。孤立 voxel は端点扱いで消える。
手順: `_ensure_skeleton で bool 化(interior voxel があれば skeletonize_vol`
で細線化)し、次を `length 回繰り返す — 26 近傍次数 <= 1` の voxel(端点と
孤立点)をすべて同時に取り除く。骨格が空になるか端点が無くなれば(閉ループ
だけになれば)途中で止まる。
引数: `length は int(length)` にして負なら 0 に丸める(0 なら細線化した
骨格をそのまま返す)。1 回の反復で各枝の先端 1 voxel が消えるので、
長さ `<= length` voxel の枝(ヒゲ)は根元まで消える。
返り値: 入力と同形の bool 配列。
注意(挙動として知っておくこと):
• **長い枝も先端から `length` voxel 短くなる**(ヒゲだけを選んで消す処理では
ない)。主枝の端点位置が要るなら、刈った後の端点は元より `length` 内側に
ある。
• 2 分岐の間の短い枝は両端が分岐点(次数 >= 3)なので消えない。
• 孤立 voxel は 1 回目で消える。
• 反復のたびに次数を数え直すので、コストは `length` に比例する。
検証(`ValueError`): 3-D でない・空配列・NaN/Inf を含む入力。細線化が必要で
scikit-image が無ければ `ImportError。後段は skeleton_endpoints3d` /
`skeleton_junctions3d / skeleton_branches3d / topology_signature`。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_branches3d
*Provenance: medial.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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